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Enregistrement W7165186832 · doi:10.2196/89729

Smart Home Technology Integration in Home Modification Programs Serving Older Adults: A Focus Group Study with Program Grantees (Preprint)

2025· article· en· W7165186832 sur OpenAlexvenueno aff
Haomin Hu, Moriah Clarke, Martin Hughes, Palash Sharma, John J. Fried, Portia Singh, Pamela Toto

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupHome automationFocus (optics)Group homeQualitative researchHome schoolGroup (periodic table)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As people age over the coming decades, demand for in-home support and other interventions, such as home modifications, to help older adults age in place successfully, is also expected to rise. Smart home technologies have the potential to enhance aging in place by complementing traditional home modifications; however, adoption within federally funded home modification programs remains limited. Objective: This study explored grantees' perspectives on the Older Adults Home Modification Program (OAHMP) to understand current practices, perceived benefits, barriers, and strategies for integrating smart home technologies into home modification services. Methods: An exploratory qualitative study was conducted with staff, occupational therapists, and home builders from 3 OAHMP grantee organizations. A 1.5-hour virtual focus group was held and thematically analyzed using a deductive approach grounded in the discussion agenda. Results: A total of 11 participants reported early adoption of select smart devices-most commonly smart speakers, doorbell cameras, motion-activated lights, and smart plugs-to enhance home safety, communication, and independence. Barriers to broader implementation emerged at three levels: (1) older adults' digital literacy, privacy concerns, and device maintenance burden; (2) contextual constraints, such as unreliable internet in rural areas; and (3) organizational limitations, including training needs, staffing capacity, and funding challenges. Participants emphasized the importance of progressive adoption, hands-on training, and low-maintenance technology. In addition, partnerships with university educational programs were well established among selected grantees to provide technology training resources for older adults. To inform a reasonable technology selection for home modifications, criteria were proposed across 5 domains: installation, usability, accessibility, sustainability, and security and privacy. Conclusions: Integrating smart home technologies into home modification programs provides a scalable, cost-effective opportunity to improve aging in place outcomes. Policy support, workforce training, valid selection criteria, and sustainable funding models are needed to promote equitable adoption across OAHMP and similar federally supported programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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